奥苏贝尔的学习分类

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在四川教育理论考试中，奥苏贝尔的学习分类是教育心理学部分考查的一个重点知识，且分类维度较多，容易考一些组合分类，其中有意义学习的三种类型，内涵又比较抽象，所以这个部分既是重点又是难点。本文在此对进行解析，希望对各位考生备考有所帮助。一、根据学习性质与形式，奥苏贝尔 1.根据学习进行的方式，学习分为接受学习和发现学习 接受学习：将学生要学习的概念、原理等内容以结论的方式呈现在学生面前，教师传授，学生接受。以结论方式呈现（如：学习书本上的概念） 发现学习：学生要学习的概念、原理等内容不直接呈现，需要学生通过独立思考、探索、发现而获得。独立探索发现(如：通过实验操作获得相关知识) 2.根据学习材料与学习者原有知识的关系，学习分为机械学习和有意义学习 机械学习：当前的学习没有与已有知识建立某种有意义的联系。死记硬背(如：小学生学习乘法口诀) 有意义学习：当前的学习与已有知识建立起实质性的、有意义的联系。理解学习(如：学生通过成语故事学成语) 3.学习的方式和新旧知识的关系的复合分类 有意义的接受学习（如：学生听讲课，理解概念之间的关系） 有意义的发现学习（如：科学家探索新材料） 机械的接受学习（如：小学生编打油诗背诵圆周率） 机械的发现学习（如：儿童尝试错误走迷宫） （1）表征学习，也被称为符号学习、代表学习，是指学习一个符号或一组符号所代表的事物和意义。包括词汇（单词、汉字），非语言（图片、实物、图形），事实性知识（历史事件人物、地理信息）等。例如：词语“书”、“狗”、“北京”，单词“happy”、“hello”，图像“三角形”、“禁烟标志”等。 （2）概念学习，是同类事物的共同关键特征或本质特征，是区分事物的关键，其实质就是掌握同类事物的共同关键特征。例如：三角形是一个平面内三条直线首尾相连组成的封闭图形，鸟是前肢为翼、无齿有喙的 （3）命题学习，是指学习以命题形式表达的观点的新意义，明天分为概括性命题和非概括性命题。 概括性命题是指概念与概念之间的关系。例如：等边三角形是一种特殊的三角形，圆的直径是半径的两倍。 而非概括性命题是指两个特殊事物之间的关系或者是特殊事物与概念之间的关系。例如：北京是中国的首都，四川的省会是成都等。 1.李教授参观一所中学时，翻了翻学生课桌上的课本，问道：“地下一千米比地面冷还是热?”学生面面相觑，哑口无言。旁边的任课老师急了，马上问学生：“地球深层是什么地质结构?”全班学生马上回答：“是熔岩。”以上案例中，学生对地球结构的学习属于（    ）。 A.机械学习 B.意义学习 C.发现学习 D.模仿学习 1.【答案】A。解析：本题考查的是奥苏贝尔关于学习的分类。奥苏贝尔依据学习材料与学习者原有知识的关系将学习分为机械学习和有意义学习。A选项，机械学习是指当前的学习没有与已有知识建立某种有意义的联系。题干中学生的表现说明他们只是记住了这一信息，获得字面意思，并没有与其他信息建立起实质的联系，属于机械学习。故本题选A。 B选项，有意义学习是指当前的学习与已有知识建立起实质性的、有意义的联系。有意义学习的条件：①学习材料的逻辑意义；②有意义学习的心向；③学习者认知结构中必须具有适当的知识，以便与新知识进行联系。 C选项，发现学习是指学生要学习的概念、原理等内容不直接呈现，需要学生通过独立思考、探索、发现而获得。 D选项，模仿学习即一个人通过观察另一个人(榜样)的行为反应而学习了某种特殊的反应方式。观察者仅仅通过看到榜样的奖励就可以学会这个榜样的反应。 综上所述，BCD均不符合题意，故本题选择A选项。 以上便是奥苏贝尔的学习分类的总结，在教师招聘考试备考过程中，各位考生可以结合以上的梳理来对本知识点进行熟练地把握。 最后，再次希望能对各位的备考能够有所帮助！

分类与聚类的本质区别

数据分析挖掘或者说机器学习中，有聚类与分类的概念，这是两个大类的问题，有人平时可能没有过多的去关注两者的区别。认为，聚类就是分类，分类就是聚类？显然，是不对的。

分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本进行分类。属于监督学习。

分类算法是有局限性的，需要事先知道样本的所有类别信息，并且断言待分类项都有一个类别与之对应。很多情况下，上述条件可能不能满足，比如大数据量下，需要大量的计算资源。

聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，属于无监督学习。

聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。

在分类中，对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。

聚类需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起来使之成为有意义的聚类，聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的类或者说聚类，并且使得在这种分类情况下，以某种度量（例如：距离）为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化。

与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据样本有类别标记。

SVM算法与K-Means算法

聚类算法也可以用作分类，这个说法没问题，确实可以。相比之下，聚类是使用聚类结果的类来给每个数据打上标签，属于无监督学习；而分类，是利用已知类别的数据样本训练模型，使用这个模型来给待分类数据分类，属于监督学习。

这里拿SVM算法和K-Means算法举例说明。

SVM算法有训练数据，每个样本都有对应的类别，属于一种有监督分类算法。

K-Means算法事先不知道数据的类别，通过某种”度量“训练来达到聚类的目的，属于无监督分类。

监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。比如，我们从小就有生活常识，放一只猫在我们面前，我就知道这是只猫，它的名字叫猫；放一个苹果，我就知道这是苹果，它的名字叫苹果。监督学习里典型的例子就是KNN、SVM。

无监督学习则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。这听起来似乎有点不可思议，但是在我们自身认识世界的过程中很多处都用到了无监督学习。比如，假设我们不知道猫、苹果这些名词，放几只猫，几个苹果在我们面前，我们不知道猫是啥怪物；但是，我们可以根据各自特征把猫归为一类记为“A类”，苹果归为一类记为“B类”，虽然在我们的认知里，完全没听过猫、苹果这些名词，没有这种概念，但是我们能根据外表分辨出他们是有区别的，达到了分类目的，虽然我们不知道这是猫和苹果，因为假设我们没听过这个名词。无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。

舒国滢王夏昊雷磊《法学方法论前沿问题研究》中国政法大学

  法学方法论关注的核心问题在于如何“获取与证立具体应然之法律判断”（卡尔•恩吉施语）。一个具体应然之法律判断的形成，既取决于恰当的法律规范的选择，也涉及可靠的案件事实的裁取，既要满足“依法裁判”的基本要求，也要追求“个案正义”的价值目标。本书分为三个部分：第一部分介绍法学方法论的概念（专题一）；第二部分为“规范论”，阐述作为方法论基础的规范理论，包括法律概念与法律规范理论（专题二、专题三）；第三部分为“适用论”，在廓清法律适用的一般原理（专题四）之后，围绕案件事实的形成（专题五）以及裁判依据的形成，即法源选择（专题六）、法律解释（专题七）和漏洞填补（专题八）进行了详述。二、法学方法论的研究对象与任务（一）描述性概念、评价性概念与论断性概念（三）描述性不确定概念与规范性不确定概念（三）依法裁判与个案正义的平衡（一）事实问题与法律问题的传统区分（二）事实问题与法律问题的进一步区分（一）一般的法的渊源的适用准则（四）法教义学的适用原理与准则（二）法律解释方法或规准的功能二、法律解释方法的种类与适用准则（一）法律解释规准的优先性关系原理（二）法律解释规准之间的优先性关系内容二、规范漏洞与部门法漏洞的填补方法（一）法律规范冲突漏洞的填补方法（二）无据式体系违反法律漏洞的填补方法舒国滢，中国政法大学二级教授、钱端升A层次讲座教授，博士生导师，中国政法大学学术委员会委员，国务院“政府特殊津贴”专家，中国法学会法理学研究会副会长、北京市法学会副会长、中国立法学研究会常务理事。法制日报、人民法院报、检察日报、人民网等媒体特邀评论员。主要研究方向为德国法哲学、法学方法论、法美学、法律论证理论。代表作有《法学的知识谱系》《在法律的边缘》《思如浮萍》《法学方法论问题研究》《法哲学沉思录》等。王夏昊，中国政法大学法学院教授、博士生导师，法学博士；兼任中国政法大学法学方法论研究中心主任、《法理》杂志副主编。在《世界哲学》《现代法学》等期刊发表论文四十余篇，代表著作有《法律规则与法律原则的抵触之解决》《司法公正的技术标准及方法保障》等。主要研究领域为法学方法论、康德法哲学等。雷磊，中国政法大学“钱端升学者”、教授、博士生导师。德国基尔大学、海德堡大学、瑞士弗里堡大学访问学者。中国逻辑学会法律逻辑专业委员会副会长、中国法学会法理学研究会常务理事、海峡两岸法学交流促进会常务理事、中国立法学研究会常务理事。曾获第四届“中国法学优秀成果奖”，第三届和第九届“董必武青年法学成果奖”，霍英东教育基金会第十六届高等院校青年教师奖。先后在《中国社会科学》《法学研究》《中国法学》等刊物发表论文100余篇，独立出版专著4部，独著或合著教材3部，译著14部。